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公开(公告)号：CN108648187A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810455859.X
申请日：2018-05-14
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度特征袋的分类方法，其通过提取二维正交平面的代表性图像的深度特征，然后采用特征袋模型对所提取的深度特征进行重新编码，最后通过核融合方法结合了三个二维正交平面的特征，求得分类函数对图像进行分类标签。该分类方法大大减少了训练和测试过程的计算量，节省了数据空间，也缩短了整个计算过程的时间，利用“码本”对图像特征进行编码实现了高维度稀疏表示，使特征更具辨别性、更紧凑，能够缓解因数据量不充足带来的过拟合问题。三个二维正交平面在计算核函数时分别乘以不同的权重系数，可以更好地利用三个不同断面包含的不同空间信息，构建的分类函数更具辨别性。
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公开(公告)号：CN108648187B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201810455859.X
申请日：2018-05-14
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度特征袋的分类方法，其通过提取二维正交平面的代表性图像的深度特征，然后采用特征袋模型对所提取的深度特征进行重新编码，最后通过核融合方法结合了三个二维正交平面的特征，求得分类函数对图像进行分类标签。该分类方法大大减少了训练和测试过程的计算量，节省了数据空间，也缩短了整个计算过程的时间，利用“码本”对图像特征进行编码实现了高维度稀疏表示，使特征更具辨别性、更紧凑，能够缓解因数据量不充足带来的过拟合问题。三个二维正交平面在计算核函数时分别乘以不同的权重系数，可以更好地利用三个不同断面包含的不同空间信息，构建的分类函数更具辨别性。
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